AI Agent

Agentic ESOpt: Fine-Tuning Long-Horizon LLM Agents with Minimal GPU Requirements

Agentic ESOpt：以最小GPU资源微调长视野大语言模型智能体

Zhi Zheng, Rongsheng Chen, Yunpeng Ba, Zhenkun Wang, Yee Whye Teh, Wee Sun Lee

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,title_cn)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出Agentic ESOpt框架，用进化策略微调长视野LLM智能体，仅需最小GPU资源，在WebArena-Lite上使Qwen-3.5-27B性能提升6.69%，提示-参数协同演化在多数设置中优于基准。

MMDynOpt-Agent: Dynamic Optimization for Multimodal Large Language Model Reasoning via Reinforcement Learning

MMDynOpt-Agent：基于强化学习的多模态大语言模型推理动态优化方法

Wenjin Liu, Haoran Luo, Fayuan Ke, Zhenghong Lin, Yue Lu, Zhe Cui, Anh Tuan Luu, Carl Yang

专题命中 规划决策 ：agent(title,title_cn)

AI总结 该研究针对多模态大语言模型推理效率不足的问题，提出MMDynOpt-Agent，通过强化学习将多模态推理动态优化建模为马尔可夫决策过程，结合多轮优化提示与多维度奖励机制，在15个公开数据集上性能优于基线方法。

PlanPO: Group Planning-Aware Policy Optimization for Multi-Turn Agentic LLMs

PlanPO：面向多轮智能体大语言模型的组规划感知策略优化

Dayang Liang, Liyuan He, Xuan Feng, Shuxin Li, Bo An, Yunlong Liu

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；agentic(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对现有组相对策略优化无法区分成功轨迹效率差异的问题，提出 PlanPO 方法，引入由粗到细的优势信号，在三类多轮基准上较 GRPO 平均提升 27.2%，且训练成本可忽略。

A Multimodal Agentic Pathology Co-pilot via Evidence Grounded Reasoning

面向证据基础计算病理学的多模态智能体协同助手

Zhe Xu, Zhengyu Zhang, Zhiyuan Cai, Jiahao Xu, Yijie Lin, Ziyi Liu, Junlin Hou, Hongyi Wang, Yuxiang Nie, Yihui Wang, Jiabo Ma, Ling Liang, Yingxue Xu, Zhengrui Guo, Guanghao Wu, Danyi Li, Ziqi Zhou, Donglin Tan, Zhijian Cen, Ying Tan, Xiaolin Liu, Qi Xie, Xiaoying Tang, Xi Peng, Cheng Deng, Lijuan Qu, Ronald Cheong Kin Chan, Li Liang, Hao Chen

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学计算机科学与工程系） ； Department of Pathology, Nanfang Hospital, Southern Medical University（南方医科大学南芳医院病理科） ； Department of Pathology, School of Basic Medical Sciences, Southern Medical University（南方医科大学基础医学学院病理科） ； Department of Anatomical and Cellular Pathology, Chinese University of Hong Kong（香港中文大学解剖与细胞病理学系） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Molecular Tumor Pathology（广东省分子肿瘤病理学重点实验室） ； Jinfeng Laboratory（锦风实验室） ； Department of Chemical and Biological Engineering, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学化学与生物工程系） ； Division of Life Science, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学生命科学系） ； State Key Laboratory of Nervous System Disorders, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学神经系统疾病国家重点实验室） ； HKUST Shenzhen-Hong Kong Collaborative Innovation Research Institute, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学深圳-香港协同创新研究院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；AI agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 提出PathPocket，一种多模态AI协同助手，通过构建包含11万文档的病理证据语料库和455万实体的超图，实现基于证据的病理诊断，在20万真实案例上超越现有方法。

Collective Counterfactual Planning: Coordination, Consent, and Verification under Representational Constraints

集体反事实规划：表征约束下的协调、同意与验证

Chainarong Amornbunchornvej

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出集体反事实规划（CCP）形式化模型，分析表征约束下群体规划的可行性，揭示正负二元性，给出四步可解性方案，解释群体协作的几何机制。

Comments The code is available at this https URL (https://github.com/DarkEyes/Coll-Counterfactual-Plan)

DeAR: Decentralized Agentic Reasoning via Capability Grounding and Collaborative Thought Navigation

DeAR：基于能力锚定与协作思维导航的去中心化智能体推理

Xing Wei, Changmeng Zheng, XiaoYong Wei, Xiufen Ye, Qing Li

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对现有智能体推理系统的路由瓶颈与静态角色分配问题，提出DeAR框架，通过三种机制实现去中心化协作，在9类基准测试中性能优于基线方法，提升了知识密集型推理任务的准确性。

Runtime Governance for Agentic AI: Action-Boundary Control with Trusted Provenance and Fail-Closed Execution

智能体AI的运行时治理：基于可信溯源与故障闭锁执行的行动边界控制

Adam Mazzocchetti

机构 * SPQR Technologies Inc.（SPQR科技公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出Aegis运行时治理系统，通过可信决策层调解智能体AI的工具行动提案，在沙堡语料库评估中成功阻止风险提案转化为治理副作用。

AVA-Encoder: Towards Agent-Native Video Representation Learning

AVA-Encoder：面向智能体原生的视频表示学习

Chuyue Li, Jinpeng Yu, Haozhe Wang, Tian Xueyun, Zhijing Zhang, Bingnan Li, Shuqi Gu, Kan Ren, Jiaming Liu, Ruihua Huang

机构 * Qwen Business Unit of Alibaba（阿里巴巴通义千问业务部） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Institute of Computing Technology（中国科学院计算技术研究所） ； Southeast University（东南大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；agentic(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 针对创意智能体缺乏从高质量电影学习的有效方式的问题，提出AVA-Encoder框架，其视频表示经重构优化后，在相关基准上性能优于现有方法，还发布了配套框架、基准及数据集。

Planning Against Learning in Rank-1 Games

在秩-1博弈中针对学习的规划

William Overman

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 该研究针对满足$\text{rank}(A+B)=1$的双矩阵博弈，证明其纳什均衡可多项式时间计算，但针对学习动态的最优规划是NP困难的，区分了高效均衡计算与策略规划。

AdaLens: Interactive Storyline for Monitoring and Steering Long-Running Agentic Data Analysis

AdaLens：用于监控和引导长时间运行的智能体数据分析的交互式故事情节

Yangtian Liu, Yan Miao, Shuhan Liu, Yunfan Zhou, Dae Hyun Kim, Di Weng, Yingcai Wu

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对长时间智能体数据分析的传统界面无法满足可观测性与可引导性需求，本文提出交互式系统AdaLens，结合故事情节表示与引导交互，经案例及用户研究验证其能有效支持分析师监控与引导此类分析。

PACE: Policy-Attested Contract Execution for Safe AI Agents in Decentralized Finance

PACE：用于去中心化金融中安全AI智能体的策略验证合约执行

Rabimba Karanjai, Yang Lu, Richard Williamson, Hemanth Hm, Prakhar Mehrotra, Lei Xu, Weidong (Larry)Shi

专题命中 规划决策 ：AI agent(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出PACE框架，通过引入类型化交易意图等机制，实现去中心化金融中AI智能体的安全交易授权，在确定性沙箱中实现0.00不安全执行率和0.00误报率，提升了DeFi场景下AI智能体的安全性。

VISOR: Agentic Visual Retrieval-Augmented Generation via Iterative Search and Over-horizon Reasoning

VISOR: 通过迭代搜索和超视距推理实现基于视觉检索的增强生成

Yucheng Shen, Jiulong Wu, Jizhou Huang, Dawei Yin, Lingyong Yan, Min Cao

机构 * Soochow University（苏州大学） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 VISOR通过结构化证据空间和动态轨迹机制解决多步推理中的视觉证据稀疏和搜索漂移问题，实现高效长视距视觉推理。

Comments Accepted by ACM Multimedia 2026 (MM '26). 8 pages, 3 figures. Code: this https URL (https://github.com/syc1336/VISOR)

Planning under Distribution Shifts with Causal POMDPs

基于因果POMDP的分布偏移下规划

Matteo Ceriscioli, Karthika Mohan

机构 * School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS)（电气工程与计算机科学学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出因果POMDP框架，通过干预表示环境变化，在部分可观测下维持PWLC性质，实现分布偏移下的规划与更新。

Comments Appeared at the 36th International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS-26)

Key-Frame Reasoning with SAM3: Third Place Solution for the MeViS-Text Track of the 8th LSVOS Challenge

基于SAM3的关键帧推理：第8届LSVOS挑战赛MeViS-Text赛道第三名解决方案

Ce Bian, Xusheng He, Jinrong Zhang, Canyang Wu, Xianjing Han, Jianlong Wu

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(summary_cn,abstract)

AI总结 该研究提出两阶段无训练方案，依托Gemini-3.1 Pro分解视频事件选关键帧，用SAM3-agent生成掩码并双向传播，获第8届LSVOS挑战赛MeViS-Text赛道第三名。

Belayer: Efficient Fault Tolerance for LLM Agentic RL Training

Belayer：面向LLM智能体强化学习训练的高效容错机制

Jiecheng Zhou, Qinghao Hu, Peng Sun, Xingcheng Zhang, Weiming Zhang

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出Belayer系统，针对LLM智能体强化学习训练的生成引擎和环境故障设计容错机制，可降低无故障训练开销，大幅缩短工作节点与环境故障的恢复时间。

Planning-aligned Token Compression for Long-Context Autonomous Driving

面向长上下文自动驾驶的规划对齐令牌压缩

Zhixuan Liang, Yuxiao Chen, Yurong You, Peter Karkus, Wenhao Ding, Boyi Li, Alexander Popov, Yan Wang, Maximilian Igl, Yiming Li, Danfei Xu, Nikolai Smolyanskiy, Boris Ivanovic, Ping Luo, Marco Pavone

机构 * NVIDIA Research（NVIDIA研究） ； School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（计算与数据科学学院，香港大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出COMPACT-VA框架，基于条件VQ-VAE将长上下文压缩为有界表示，通过规划对齐实现决策关键信息保留，在动态场景中成功率提升超6%，速度提升3.3倍。

Comments Accepted by IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L) 2026. 8 pages

Towards Unified World Models for Visual Navigation via Memory-Augmented Planning and Foresight

通过记忆增强的规划和前瞻性构建视觉导航的统一世界模型

Yifei Dong, Fengyi Wu, Guangyu Chen, Lingdong Kong, Qiyu Hu, Yuxuan Zhou, Xu Zhu, Jingdong Sun, Jun-Yan He, Qi Dai, Alexander G. Hauptmann, Zhi-Qi Cheng

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Apple（苹果公司） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出UniWM，一种整合视觉前瞻性与规划的统一世界模型，通过记忆机制提升导航鲁棒性和泛化能力，在多个基准测试中显著提升导航成功率。

Comments Accepted to ECCV 2026. 22 pages, 12 figures, code: this https URL (https://github.com/UWMILab/UniWM)

Reconfiguration-Complete Motion Primitives with Constructive Planning for Deformable Planar Modular Robots

面向可变形平面模块化机器人的带构造性规划的可重构完备运动原语

Jie Gu, Tingting Wang, Hongrun Gao, Yirun Sun, Zhihao Xia, Chunxu Tian, Dan Zhang

机构 * Institute of AI and Robotics, Academy for Engineering & Technology, Fudan University（复旦大学工程与技术学院人工智能与机器人研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对可变形平面模块化机器人重构规划的固定表示难题，提出带构造性规划的运动原语及前瞻选择器，证明N≥7的边连接非直线构型可相互重构，实验显示规划时间短于现有框架。

Comments Jie Gu and Tingting Wang contributed equally to this work

Automating Parent Selection Configuration in Genetic Programming with Agentic AI

用智能体人工智能实现遗传编程中父代选择配置的自动化

Jose Guadalupe Hernandez, Jui-Hsuan Chang, Anil Kumar Saini, Xi Li, Jason H. Moore

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)

AI总结 该研究提出智能体AI框架，结合LLM推理与RAG实现遗传编程父代选择配置自动化，经符号回归测试，5 mini--AR配置表现优于锦标赛选择，为进化系统自动化设计提供了新路径。

Terrain-Aware Local Path Planning with Global DEM Data Integration for Autonomous UGV Navigation

面向自主无人地面车辆（UGV）导航的融合全球数字高程模型（DEM）数据的地形感知局部路径规划

Devender Singh, Issah Nazif Suleiman, Paul Mitten, Glenn Cutler, Vinicius Prado da Fonseca, Matthew Hamilton

机构 * Memorial University of Newfoundland（纽芬兰纪念大学） ； Compusult Ltd.（康普萨尔特有限公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本研究针对UGV户外导航中全局地图与实时传感器反馈脱节的问题，提出融合DEM与LiDAR的混合路径规划框架，经仿真验证可提升障碍物规避率、降低平均坡度，为可靠自主导航提供支撑。

Bounds for multi-horizon stochastic optimization with application to power generation and transmission expansion planning

多阶段随机优化的界及其在发电与输电扩展规划中的应用

Giovanni Micheli, V Varagapriya, Francesca Maggioni, Guzin Bayraksan

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文针对多阶段随机优化问题最优值界的计算难题，提出基于场景树分解的界估计技术，通过不同分解与重组策略实现高效求解，在发电与输电扩展规划问题中验证了方法的效率。

The Roman Coronagraph Community Participation Program: Observation planning and data reduction for polarimetric mode

罗曼日冕仪社区参与计划：偏振模式的观测规划与数据处理

Ramya M Anche, Toshiyuki Mizuki, Justin Hom, Alexis Lau, Saanika Choudhary, Jaren N. Ashcraft, Clarissa Do O, Tsutsumi Nagai, Sophie Noiret, Eric Shen, Taichi Uyama, Chen Xie, Jingwen Zhang, Vanessa P. Bailey, Eric Cady, Jessica Gersh-Range, Julien H. Girard, Guillermo Gonzalez, John Livingston, Bertrand Mennesson, Maxwell A. Millar-Blanchaer, Julia Milton, Naoshi Murakami, Dmitry Savransky, Motohide Tamura, Jason J. Wang, Schuyler G. Wolff, Marie Ygouf

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 该研究介绍罗曼日冕仪偏振模式的观测规划、模拟与数据处理流程，通过corgisim生成HD 172555的HLC模式偏振数据集，用corgidrp处理数据，为后续真实校准产品替换奠定基础。

Comments 11 pages, 8 figures, SPIE ATI 2026 (Copenhagen) conference proceeding

Solving nonconvex Hamilton--Jacobi--Isaacs equations with PINN-based policy iteration

用基于PINN的策略迭代求解非凸哈密顿-雅可比-艾萨克斯方程

Hee Jun Yang, Minjung Gim, Yeoneung Kim

机构 * National Institute for Mathematical Sciences（数学科学研究院） ； Department of Applied Artificial Intelligence（应用人工智能系） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出结合PINN与策略迭代的无网格框架，可求解高维非凸HJI方程，在两类数值实验中表现优于直接PINN求解器，具理论依据与应用潜力。

Thinking Before Retrieving: Robust Zero-Shot Composed Image Retrieval via Strategic Planning and Self-Criticism

先思考再检索：通过战略规划与自我批评实现鲁棒的零样本组合图像检索

Gunho Jung, Jeong-Woo Park, Seon Bin Kim, Seong-Whan Lee

机构 * Department of Artificial Intelligence, Korea University（高丽大学人工智能系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title)；分类 cs.AI

AI总结 提出PEC-CIR框架，通过规划器-执行器-批评家多阶段推理流水线构建查询，在零样本组合图像检索中减少生成错误，提升检索精度。

The Curious Case of Exploding DecPOMDPs: Containing the Fire through Policy Counting

爆炸式DecPOMDPs的奇特案例：通过策略计数控制这一“火势”

Nazlı Nur Karabulut, tanya Braun

机构 * University of Münster（明斯特大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对DecPOMDPs策略空间爆炸问题，本文提出策略计数DecPOMDPs及对应的策略计数动态规划方法，实现智能体数量维度的可处理性。

Comments Full version including appendix of a paper accepted at the 17th International Conference on Scalable Uncertainty Management (SUM2026) under the same name

Quantifying Risk Under Evolving Uncertainty: Belief-Dependent Robustness for Safe Sequential Decision Making

演化不确定性下的风险量化：面向安全序贯决策的信念依赖鲁棒性

Deep Kumar Ganguly, Jan Kretinsky

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Masaryk University（马萨里克大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出RATTL算法，将智能体谨慎程度与认知不确定性绑定，证明其规划问题适定且满足安全三明治性质，可保障LLM等智能体在不确定性下的运行时安全。

Comments Accepted for presentation at the IJCAI-ECAI 2026 RobustifAI workshop

AISA: AI Safety Assistant Framework for Continuous Improvement of Highway Construction

AISA：用于公路施工持续改进的AI安全助手框架

Mason Smetana, Trevor Neece, Lev Khazanovich

机构 * University of Pittsburgh（匹兹堡大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究提出AISA框架，基于LLM和文本嵌入模型实现公路施工事故分类、质量评分及相关数据检索，为未来智能体应用提供基础，在OIICS分类和事故检索等任务上取得优于随机水平的效果。

Comments 17 pages, 5 figures

SCENARIODIFF: A Scenario-level Guidance Framework for Multimodal Time Series Forecasting--Extended Version

SCENARIODIFF：面向多模态时间序列预测的场景级引导框架——扩展版

Tuan-Binh Tran, Dat Nguyen Cong, Duc-Trong Le, Thanh Trung Huynh, Tung Kieu

机构 * VinUniversity ； FPT Software AI Center, FPT Corporation（FPT软件AI中心，FPT集团） ； VNU University of Engineering and Technology（VNU工程技术大学） ； Aalborg University（奥尔堡大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 该研究针对现有多模态时间序列预测方法上下文影响难解释控制的问题，提出SCENARIODIFF分层框架，通过三类智能体生成结构化信号引导多模态扩散Transformer，锚点混合采样优化轨迹，在Time-MMD基准的事件驱动领域表现优异。

Comments 10 pages. An extended version of "SCENARIODIFF: A Scenario-level Guidance Framework for Multimodal Time Series Forecasting" accepted at ICDM 2026

HODAgent: Towards On-Demand, Responsive Humanoids for Physical World Human Interaction

HODAgent：面向物理世界人机交互的按需、响应式人形机器人

Wang Warren Chen, Jiahao Zhang, Zhenjiang Li, Mingxu Wang, Lei Yi, Yuchen Kang, Shuo Sun, Ziping Chen, Jie Chen

机构 * Xiaopeng（小鹏） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；planning(abstract)

AI总结 HODAgent作为面向服务人形机器人的System-2具身智能体，通过半双工架构实现自适应服务，在仿真与实体机器人上均显著优于基准模型。

REChart: Reasoning-Efficient Chart Editing with Large Reasoning Models

REChart：基于大型推理模型的推理高效图表编辑方法

Yuanbang Liu, Chenxi Ruan, Yihan Hou, Qiong Luo, Wei Zeng

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） 纠错

专题命中 规划决策 ：workflow(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 REChart是两阶段训练框架，通过过程级监督提升图表编辑的保真度与推理效率，在两个基准上实现同规模开源模型最优性能，推理token用量降低79.0%。